01背包问题的定义。 给定n个物品和一个背包,物品i的重量为Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。目标是从这些物品中挑选一些放入背包,使得背包内物品的总价值最大化,同时不超过背包的容量限制C。在挑选物品时,对于每个物品i只能选择放入或不放入背包,不能重复放入或只放入一部分。 二、遗传算法 1、遗传算法的基本思想 ...
01背包问题是NP问题,传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法等等。传统的方法不能有效地解决01背包问题。遗传算法(Genetic Algorithms)则是一种适合于在大量的可行解中搜索最优(或次优)解的有效算法。 二、遗传算法 1、遗传算法的基本思想 遗传算法的搜索从一个被称作种群的候选解集开始,新的种群由旧的种...
将一个待求解的问题的实际可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(即个体空间)的过程,就称为编码(将十进制转化为二进制)。 例如:x1=105 à 01101001 x2=83 à 01010011 6、解码(Decoding) 解码是将遗传算法所搜索到的最优个体的染色体转换成待求解问题的实际最优解的过程,即编码的逆过程。 例如:...
运算参数 种群大小M,交叉概率Pc, 变异概率Pm,进化迭代次数T 01背包问题遗传算法的应用: Weight = { 35, 30, 60, 50, 40, 10, 25 };Value = { 10, 40, 30, 50, 35, 40, 30 }; TEST_ROUND = 500; 测试次数 OBJ_COUNT = 7; CAPACITY = 150;背包重量 POPULATION_SIZE = 32; 种群个数 MAX_...
遗传算法求解01背包问题 一、问题描述 01背包问题属于组合优化问题的一个例子,求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下: 给定n个物品和一个背包,物品i的重量为Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。选择合适的物品装入背包,使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点...
能算法之一。 本文将遗传算法应用于背包问题。利用遗传算法的求解思想,对传统的背包问题进 行了详细的分析,按照遗传算法的基本结构设计了编码,并通过实例验证了遗传算法用 于解决背包问题的可行性和有效性。 关键词:o/1背包问题;遗传算法;选择;交叉;变异
在物品不是很多的时候用这些算法来处理背包问题效率上还是可以接受的一旦物品过多如50件物品这些算法的效率就大打折扣了因此采用一些智能的启发式搜索算法来处理就显得很有必要遗传算法geneticalgorithms则是一种适合于在大量的可行解中搜索最优或次优解的有效算法 遗传算法解决01背包问题 2015～2016学年第二学期 学生...
python遗传算法(详解) 学习代码来源于:遗传算法python(舅子出品) 一.主要思想 遗传算法是根据达尔文的“适者生存,优胜劣汰”的思想来找到最优解的额,其特点是所找到的解是全局最优解,相对于蚁群算法可能出现的局部最优解还是有优势的。 二.主要名词 个体(染色体):一个染色体代表一个具体问题的一个解,一个染色体...
基本01背包问题,提出遗传问题解决的关键技术,设计评价函数和遗传算子,并通过散播变异、移位变异、插入变异改进01背包问题中的遗传算法,很好地解决了遗传问题。 关键词关键词:遗传算法;01背包问题;评价函数;遗传算子 中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:16727800(2014)002007402 1问题描述及解的遗传表示 1.1问题描述...
使用遗传算法解决背包问题 python 遗传算法求解01背包问题 这也是一个听起来很神奇,实现起来挺容易,内部机制很深邃的方法。和模拟退火算法一样,遗传算法也是求解NP难问题近似解的一种常见手段(当然,其应用远远不止解决这些问题。后面慢慢谈)。下面就以0-1背包问题为例(0-1背包问题用动态规划可以取到多项式时间复杂度...